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Enregistrement W2794408601 · doi:10.82308/50002

Modelling and simulation of dynamic-structure discrete-event systems

2008· article· en· W2794408601 sur OpenAlexaff
Ernesto Posse

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDEVSRotation formalisms in three dimensionsPrinciple of compositionalityComputer scienceDiscrete event simulationDiscrete event dynamic systemTheoretical computer scienceFormalism (music)Programming languageDiscrete systemModeling and simulationArtificial intelligenceSimulationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La modélisation et la simulation à événements discrets constituent une approche bien établie pour la description et l'étude des systèmes dynamiques complexes. Ces dernières années, il y a eu un regain d'intérêt pour la modélisation des systèmes complexes à structure dynamique. Ces systèmes sont généralement plus difficiles à comprendre et à analyser que les systèmes ayant une structure statique. Cette analyse et cette compréhension peuvent être développées à l'aide de formalismes de modélisation fondés sur une base solide et des outils appropriés. Dans cette thèse, nous explorons une approche de modélisation et de simulation des systèmes à événements discrets fondée sur l'algèbre de processus. Ce document se compose de deux parties. Dans la première partie, nous étudions ce que l'on appelle le formalisme Discrete-EVent System Specifications (DEVS.) Nous développons un autre fondement théorique pour DEVS fondée sur la sémantique opérationnelle structurelle, en mettant l'accent sur les propriétés de déterminisme et de compositionalité. Dans la deuxième partie, nous développons un langage de modélisation pour systèmes à structure dynamique nommé kiltera, en nous fondant sur les algèbres de processus et en incorporant des éléments de modélisation à événements discrets. Ce langage, en se fondant sur le \pi-calcul, nous permet de décrire et de raisonner sur les systèmes mobiles, distribués et au temps-réel, à événements discrets, dans un cadre conceptuel unique. Nous développons une base théorique fondée sur la sémantique opérationnelle structurelle et nous établissons des propriétés fondamentales concernant le déterminisme-temps, la continuité, la compositionalité et la légitimité. Nous construisons un simulateur pour le langage qui supporte à la fois l'exécution séquentielle et distribuée de modèles, en utilisant une variante de l'algorithme Time Warp. Enfin, nous appliquons ce la

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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